图像分割质量直接关系到后续图像识别的准确性和运算量。为实现舰船图像高质量、高效率分割，研究一种基于多尺度特征提取的复杂舰船图像分割方法。该方法针对复杂舰船图像实施灰度化、滤波2种预处理。利用直方图均衡化法提高图像对比度，更加突出目标特征。通过高斯金字塔对图像实施多尺度分解，并提取每一级尺度图像的4种特征，归一化处理后得到特征矢量。利用均值漂移算法实现过分割，利用图论方法实现再分割，完成分割方法研究。结果表明：与阈值法、区域法和边缘法相比，本文方法应用下，Dice相似系数更大，分割重叠误差更小，说明本文方法分割性能更高，实现更为精确化和详细化的图像分割。
The quality of image segmentation is directly related to the accuracy and computation of subsequent image recognition. In order to achieve high-quality and efficient segmentation of ship image, a complex ship image segmentation method based on multi-scale feature extraction is studied. This method carries out gray-scale and filtering preprocessing for complex ship images. Histogram equalization method is used to improve the image contrast and highlight the target features. The image is decomposed by Gaussian pyramid, and four features of each level of scale image are extracted. After normalization, the feature vector is obtained. The mean shift algorithm is used to realize over segmentation, and the graph theory method is used to realize re segmentation. The results show that compared with the threshold method, region method and edge method, the dice similarity coefficient is larger and the segmentation overlap error is smaller, indicating that the segmentation performance of the studied method is higher and more accurate and detailed image segmentation is realized.
2022,44(7): 178-181 收稿日期：2021-09-18
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2022.07.037
分类号：TP354.25
基金项目：泸州市科技计划项目（2021-JYJ-96）
作者简介：周凡(1985-),女,硕士,讲师,研究方向为软件技术及大数据技术与应用
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